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Python 进阶_迭代器 & 列表解析

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二04 | 时间 2016 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏
目录 迭代器

迭代器是一个含有 next() 方法的对象,让我们可以迭代不是序列数据类型但表现出序列行为的对象,所以可以说迭代器为 类序列对象 提供了一个 类序列 的接口(只要是实现了 __iter__() 方法的对象,就可以使用迭代器来进行访问)。迭代器从对象的第一个元素开始访问,直到所有的元素被遍历后结束。对于无法通过索引计数来随机访问元素的数据结构(EG. set)而言,迭代器是唯一的访问其自身元素的方式。

NOTE1: 但迭代器是不支持索引计数的,所以迭代器不能回退,只能往前进行迭代。

NOTE2: 迭代器也不是线程安全的,在多线程环境中对 可变对象使用迭代器是一个危险的操作 。所以一般情况下应该坚持对 不可变对象 实现迭代器。

NOTE3: 迭代器对象不支持被多次迭代

In [19]: a = ListIter([1,2,3,4,5]) In [20]: [i for i in a] Out[20]: [1, 2, 3, 4, 5] In [21]: [i for i in a] Out[21]: [] In [22]: iter() :内建的迭代器生成函数

iter(…)

iter(collection) -> iterator

iter(callable, sentinel) -> iterator

Get an iterator from an object. In the first form, the argument must supply its own iterator, or be a sequence. In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.

1. 如果传递了一个序列(sequence)实参,迭代器会从索引 0 一直迭代至结束。

2. 如果传递了两个实参 EG. iter(func, sentinel) ,迭代器会重复的调用 func 直到迭代器的下一个值为 sentinel 。

EXAMPLE 1: In [44]: aList = ['jmilkfan', 'fanguiju', 'chocolate'] In [45]: aIter = iter(aList) In [46]: aIter.next() Out[46]: 'jmilkfan' In [47]: aIter.next() Out[47]: 'fanguiju' In [48]: next(aIter) Out[48]: 'chocolate' In [49]: aIter.next() --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-49-5ab62b0e2847> in <module>() ----> 1 aIter.next() StopIteration:

迭代器通过其内建的 iter.next() 方法,或通过 Python 内建的 next() 来迭代下一个元素,直到最后触发 StopIteration 异常后表示迭代结束。

EXAMPLE 2: 捕获异常

In [56]: aList = ['jmilkfan', 'fanguiju', 'chocolate'] In [57]: aIter = iter(aList) In [58]: while True: ...: try: ...: print aIter.next() ...: except StopIteration: ...: print 'Done' ...: break ...: jmilkfan fanguiju chocolate Done 迭代器在 for 循环中

EXAMPLE 3: 对 EXAMPLE 2 的改进

In [59]: aList = ['jmilkfan', 'fanguiju', 'chocolate'] In [60]: aIter = iter(aList) In [61]: for x in aIter: ...: print x ...: jmilkfan fanguiju chocolate

Python 在 for 循环的语法糖中,让 for 循环能够自动的调用迭代器的 next() 方法以及捕获 StopIteration 异常。

迭代器与字典

字典是一个可迭代对象,其迭代器会变量它的 key, 所以我们可以应用这个特性将语句 for eachKey in myDict.keys() 改进为 for eachKey in myDict

EXAMPLE 4:

In [62]: aDict = {'name':'jmilkfan', 'sex':'man'} In [69]: for x in aDict: ...: print ''.join([x,': ',aDict[x]]) ...: name: jmilkfan sex: man 迭代器与文件

文件也是一个可迭代对象,迭代器会自动的调用文件对象的 readline() 方法,所以可以将语句 for eachLine in myFile.readlines() 修改为 for eachLine in myFile

EXAMPLE 5:

myFile = open('FILENAME') for eachLine in myFile: print eachLine myFile.close() 创建迭代器对象

EXAMPLE 6: 一个斐波那契数列

class Fab(object): def __init__(self, max): self.max = max self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self): return self def next(self): if self.n < self.max: r = self.b self.a, self.b = self.b, self.a + self.b self.n = self.n + 1 return r raise StopIteration() if __name__ == '__main__': fab = Fab(5) print fab for x in fab: print x

Output:

In [79]: run demo_1.py <__main__.Fab object at 0x00000000047CDE80> 1 1 2 3 5

将实例化语句 fab = Fab(5) 修改成 fab = Fab(100) 后执行,再看看 Output:

1 . . . 354224848179261915075

NOTE: 这一类的应用场景会对内存造成非常大的负担,建议使用迭代器来减少内存的压力。

EXAMPLE 6 中的 __iter__() 方法 return 了自己,所以迭代的对象就是自身。除此之外,我们还可以实现 委托迭代 。

创建迭代对象并实现委托迭代

委托迭代:就是将迭代请求委托到迭代对象内部持有的容器对象上。它能让自己创建的新容器能够完成迭代操作。

EXAMPLE 7:

class Node: def __init__(self, value): self._value = value self._children = [] # 迭代对象所持有的容器对象 def __repr__(self): return 'Node({!r})'.format(self._value) def add_child(self, node): self._children.append(node) def __iter__(self): return iter(self._children) # 将迭代请求转发给迭代对象内部所持有的容器对象 if __name__ == '__main__': root = Node(0) child1 = Node(1) child2 = Node(2) root.add_child(child1) root.add_child(child2) for ch in root: # 调用 Node:__iter__() print(ch) # 调用 Node:__repr__()

Output:

Node(1) Node(2) EXAMPLE 7 是一个树结构,执行自身(root),返回子节点(Node(1)、Node(2)) 。这个例子,当我们 for 循环遍历迭代器对象 root 时,实际上是迭代了 self._children = [Node(1), Node(2)] ,这就是迭代委托。 迭代器的多次迭代

在上文写到,迭代器不支持被多次迭代,这样实在不能说是灵活。为了解决这一个问题,引入了 可迭代对象(iterables) 和 迭代器对象(iterator) 两个不同的概念。

迭代器对象 : __iter__() 返回的是迭代器对象自身。 可迭代对象 : __iter__() 返回了一个迭代器对象。

上述的 委托迭代 就是一个返回一个迭代器对象的例子,所以 EXAMPLE 7 是一个 可迭代对象 ,他能够被多次迭代。

In [1]: run demo_1.py Node(1) Node(2) In [2]: run demo_1.py Node(1) Node(2) 列表解析

是一个非常有用、简单且灵活的工具,让我们能够动态的创建列表类型对象。

语法:

[expr for iter_variable in iterable] EXAMPLE 1: In [18]: [x**2 for x in range(10)] Out[18]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] In [80]: map(lambda x:x ** 2, range(10)) Out[80]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

上面两条语句的效果是一样的,但列表解析的方法仅调用一次 range(10) , 而第二条则调用了 map()/lambda/range(10) ,这说明 列表解析可以替代 map() 以及 lambda ,以此来获取更高的效率 。

列表解析的样例 嵌套 for 循环实现的矩阵 In [81]: [(x+1, y+1) for x in range(3) for y in range(5)] Out[81]: [(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)] 统计文件单词数 f = opem('FILENAME', 'r') len([word for line in f for word in line.split()]) 求素数 [x for x in range(2,100) if not [y for y in range(2,int(x/2+1)) if x % y == 0]] 嵌套列表降维 In [143]: nestLi = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] In [144]: newLi = [x for para in nestLi for x in para] In [145]: newLi Out[145]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 列表解析和迭代器

因为 for 循环的关系,所以从上面的例子可以看出列表解析和迭代器之间的关系非常紧密。深入的理解两者,对提高 Python 程序的效率有非常大的帮助。迭代是 Python 一个非常重要的思想和特性。

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主题: Python数据结构数据常大变量
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